tf.raw_ops.ApplyProximalAdagrad
Обновление 'var' и 'accum' по методу FOBOS с учётом скорости обучения Adagrad.
tf.raw_ops.ApplyProximalAdagrad(
var, accum, lr, l1, l2, grad, use_locking=False, name=None
)
accum += grad * grad prox_v = var - lr * grad * (1 / sqrt(accum)) var = sign(prox_v)/(1+lr*l2) * max{|prox_v|-lr*l1,0}
| Аргументы | |
|---|---|
var | Изменяемая Tensor. Должна быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должна быть получена из Variable(). |
accum | Изменяемая Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Должна быть получена из Variable(). |
lr | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным. |
l1 | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. L1-регуляризация. Должен быть скалярным. |
l2 | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. L2-регуляризация. Должен быть скалярным. |
grad | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может привести к меньшему конкурентному доступу. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Изменяемая Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ApplyProximalAdagrad
